Prompt Engineering Professional
Certifie la maîtrise professionnelle de l'ingénierie des prompts pour modèles de langage : conception, optimisation, intégration API et évaluation de la qualité des sorties.
Key skills
- ✓Conception et optimisation de prompts pour LLM (GPT, Claude, Mistral)
- ✓Techniques avancées : few-shot, chain-of-thought, RAG, function calling
- ✓Intégration d'APIs LLM dans des workflows métier
- ✓Évaluation, benchmarking et gestion des hallucinations
Is this right for you?
✓ This certification is right for you if:
- →Développeurs et ingénieurs logiciels intégrant l'IA générative
- →Data Scientists et ML Engineers spécialisés en NLP
- →Product Managers et consultants en transformation IA
✗ This certification is not suitable if:
- →Débutants sans expérience technique : privilégier d'abord une formation aux fondamentaux de la programmation et du machine learning.
- →Experts en ML recherchant une spécialisation en fine-tuning ou entraînement de modèles : consulter nos certifications Master 801 en ML Engineering.
Prerequisites & eligibility
Inscription en ligne, paiement sécurisé, vérification d'identité lors de l'examen surveillé.
Purchase options
Exam voucher, LMS pathway, bundle packs — build your order
Options d'achat
Composez votre parcours — voucher d'examen, préparation LMS, packs entreprise.
Skills assessed
Prompt Design
Maîtrise des patterns de conception et techniques d'optimisation pour maximiser la qualité des sorties LLM.
Intégration technique
Implémentation d'APIs OpenAI, Anthropic, Mistral et orchestration avec LangChain ou Semantic Kernel.
RAG et contexte
Conception de systèmes Retrieval-Augmented Generation avec embeddings et bases vectorielles.
Évaluation qualité
Métriques d'évaluation, détection d'hallucinations et amélioration itérative des performances.
Exam format
Curriculum
Fondamentaux des LLM et prompt engineering
Architecture transformer et mécanismes d'attention. Processus de tokenization (BPE, WordPiece). Paramètres d'inférence : température, top-p, top-k, frequency penalty. Gestion des contextes et limites (4K à 200K tokens). Panorama des modèles : GPT-4 Turbo, Claude 3 Opus/Sonnet, Mistral Large, Gemini Pro, Llama 3. Différences propriétaires vs open-source. Notions de safety et content filtering.
Techniques avancées de prompting
Zero-shot prompting : formulation efficace d'instructions. Few-shot learning : sélection et ordre des exemples. Chain-of-thought (CoT) : décomposition du raisonnement. Self-consistency et voting mechanisms. ReAct pattern : reasoning + acting. Tree-of-thoughts pour exploration multi-branches. Prompt chaining et décomposition de tâches complexes. Instruction engineering et format de sortie (JSON, XML). Techniques de contrainte et guardrails.
Intégration et orchestration
APIs OpenAI : chat completions, embeddings, moderation. Anthropic Claude API et constitutional AI. Mistral AI et modèles européens. LangChain : chains, agents, memory, callbacks. Semantic Kernel de Microsoft. Function calling et tool use. Streaming et gestion asynchrone. Gestion des tokens et optimisation des coûts. Rate limiting et retry strategies. Monitoring et logging des interactions. Sécurité : injection de prompts, data leakage.
RAG et systèmes contextuels
Retrieval-Augmented Generation : principes et architecture. Embeddings : text-embedding-ada-002, voyage-2, multilingual-e5. Bases vectorielles : Pinecone, Weaviate, Qdrant, ChromaDB, FAISS. Chunking strategies : taille, overlap, semantic splitting. Métadonnées et filtrage. Hybrid search : dense + sparse retrieval. Reranking avec cross-encoders. Query transformation et HyDE. Évaluation RAG : relevance, faithfulness, answer correctness. Gestion des hallucinations et citation des sources. Multi-query et fusion retrieval.
How to fund your certification
3 options to cover the cost of your certification
OPCO — Employer funding
Ask your employer to cover the cost through your OPCO (employee training plan).
Personal — €380 incl. VAT
Secure online payment by credit card (Stripe).
Business rate: €500 excl. VAT
Frequently asked questions
Quels modèles LLM sont couverts par la certification ?
L'examen couvre les principaux modèles commerciaux (GPT-4, Claude 3, Gemini) et open-source (Mistral, Llama 3). Les principes enseignés sont agnostiques et applicables à tous les LLM modernes.
Faut-il savoir coder pour passer cette certification ?
Une compréhension basique du code (Python notamment) est fortement recommandée pour les parties intégration API et RAG. Les cas pratiques incluent de la lecture de code mais pas d'écriture from scratch.
Cette certification couvre-t-elle le fine-tuning de modèles ?
Non, le focus est sur l'ingénierie des prompts et l'utilisation d'APIs. Le fine-tuning et l'entraînement de modèles sont couverts par d'autres certifications PROVA en ML Engineering.
Quelle différence avec les certifications OpenAI ou Anthropic ?
PROVA est vendor-agnostic et européen. Nous couvrons l'écosystème complet (pas uniquement un fournisseur), avec une approche critique sur les limites, coûts et souveraineté des données — absente des certifications US.
Comment se préparer efficacement ?
Le parcours LMS inclut 20h de contenu : vidéos techniques, labs interactifs avec vraies APIs, quiz et 50+ exemples de prompts annotés. Prévoir 3-4 semaines de préparation à raison de 5-7h/semaine.
They got certified
« Excellente certification qui couvre vraiment l'état de l'art. Les cas pratiques sur RAG et function calling sont directement applicables. Enfin une alternative européenne crédible aux formations US. »
« J'ai apprécié l'approche vendor-agnostic et la profondeur technique. Le rapport PROVA DNA m'a permis d'identifier précisément mes points forts et axes d'amélioration en prompt engineering. »
« Même sans background technique poussé, j'ai pu valider cette certification après 4 semaines de préparation. Le LMS est très bien fait et les concepts sont expliqués clairement. »
International recognition
Couvre des domaines similaires aux formations OpenAI Prompt Engineering et DeepLearning.AI, avec une approche vendor-agnostic et un focus sur la souveraineté européenne.
OpenAI et DeepLearning.AI sont des marques déposées de leurs propriétaires respectifs. PROVA est indépendant et non affilié à ces organisations.
Your certification pathway
Before, during, after — the recommended progression
Droits du candidat
Transparence
Les critères de décision et le barème sont documentés et accessibles avant l'examen.
Droit d'appel
Toute décision peut être contestée dans les 30 jours. Examen par un tiers indépendant.
Plainte
Toute personne peut signaler un dysfonctionnement. Formulaire public accessible sans compte.